La conversación sobre la Inteligencia Artificial (IA) ha cambiado de tono. Ya no se centra únicamente en pruebas de concepto llamativas o la última demo de IA generativa, sino en una cuestión mucho más incómoda: ¿quién está transformando la IA en dinero — y quién se está quedando atascado en pilotos sin retorno?.
El Informe global de IA 2026 de NTT DATA evidencia ese punto de inflexión con un enfoque más cercano al “benchmark” que al simple eslogan. Su tesis principal es clara: las fronteras entre estrategia tecnológica y estrategia de negocio se están difuminando hasta converger en una visión única e integrada, donde la IA deja de ser un habilitador para comportarse como un “sistema operativo” del negocio moderno.
Solo un 15% avanza por delante del resto (y los números lo demuestran)
El estudio se apoya en una encuesta global a 2.567 ejecutivos sénior en 35 países y 15 industrias, realizada entre septiembre y octubre de 2025. De ese universo, NTT DATA clasifica como “líderes en IA” al 15% (397 organizaciones) que cumplen con tres condiciones: estrategia definida o en implementación, madurez “sólida” o “evolucionada”, y beneficios sustanciales en comparación con sus competidores atribuibles a la IA.
La comparación con las demás empresas refleja un fenómeno que muchos intuían, pero que los datos confirman:
- Crecimiento: el 62,8% de los líderes reporta un crecimiento en ingresos superior al 10%, frente al 25,3% del resto.
- Rentabilidad: el 33,8% de los líderes presenta márgenes iguales o superiores al 15%, mientras que en el resto solo un 9,4%; lo que implica que tienen 3,6 veces más probabilidad de operar en ese rango de margen.
No es una diferencia marginal: estamos ante una brecha estructural. Y, según el informe, no se explica solo por “tener IA”, sino por cómo se gobierna, en qué áreas se aplica y con qué arquitectura se escala.
La clave no es “más IA”: es IA alineada con el negocio y rápida en la ejecución
Una de las ideas más repetidas en los últimos dos años —“alinear IA con negocio”— suele quedar en un mero mantra. Aquí se acompaña de métricas concretas:
- Entre las organizaciones con estrategias completamente alineadas, el 83,6% reporta un aumento de beneficios asociado a IA del 5% o más en el último año fiscal.
- En las parcialmente alineadas, la cifra baja al 77%; y en las no alineadas, cae al 58%.
Otra pieza fundamental es la actitud frente al riesgo: los líderes tienden a experimentar más y a evitar el “esperar y ver”. Un 46,1% declara explícitamente que busca “moverse rápido y liderar el mercado”, frente a solo un 25,4% de los rezagados.
En la práctica, el informe señala que la ventaja competitiva surge cuando la IA deja de ser una capa adicional para integrarse en decisiones de alto impacto (precio, servicio, capacidad de ejecución), decisiones que ya no se toman solo en TI, sino en comités ejecutivos.
De GenAI a Agentic AI: el salto de crear a ejecutar
El documento propone una distinción que en 2026 cobra cada vez más relevancia en los equipos de producto: GenAI como “creadora” (contenido, ideas, diálogos) y Agentic AI como “ejecutora” (sistemas autónomos orientados a resultados que actúan, iteran y optimizan en ciclos cerrados).
Para las empresas y administraciones, esta diferencia es crucial: si GenAI ha mejorado la productividad “en la pantalla”, la IA agéntica apunta a mejorarla en el flujo, automatizando decisiones repetitivas y conectando tareas entre sistemas. Sin embargo, esto eleva el nivel de complejidad en arquitectura: la observabilidad, control, recuperación y gobernanza dejan de ser “extras” para convertirse en fundamentales.
“AI-native”: cuando la arquitectura se diseña para adaptarse (no solo para escalar)
El informe presenta el concepto de organización AI-native, diferenciándola de la cloud-native. Mientras ésta última se enfoca en elasticidad y escalabilidad, la AI-native prioriza adaptabilidad y autonomía, incorporando capacidades de razonamiento, retroalimentación y autocorrección en capas.
En términos prácticos: No basta con conectar un modelo a un proceso. Para lograr una verdadera escalabilidad, es preciso rediseñar el proceso completo, desde el principio hasta el fin, y reforzar los cimientos (datos, identidad, redes, pipelines, seguridad). Como ejemplo numérico, el informe indica que:
- Los líderes aprovechan la IA para apoyar interacciones en front-office (marketing, ventas, atención al cliente) en un 73,3% de los casos, y en back/mid-office en un 85,6%.
- En cambio, los rezagados se quedan en 44% (front) y 71,1% (back/mid).
Este patrón sugiere que las organizaciones líderes no tratan la IA como una herramienta departamental, sino como una capacidad transversal integral.
El verdadero desafío: infraestructura, deuda técnica y soberanía de datos
Ante un escenario donde la geopolítica y la regulación condicionan la ubicación de datos y recursos de computación, el informe hace énfasis en la transición hacia IA privada y soberana como respuesta estratégica. La IA soberana se define por fronteras jurisdiccionales y marcos regulatorios específicos; mientras que la IA privada responde a decisiones organizacionales motivadas por la sensibilidad de los datos, la propiedad intelectual o la economía de “poseer” infraestructura frente a “alquilarla”.
La preocupación por la privacidad y la soberanía de datos en múltiples geografías aparece como la principal inquietud en los líderes (59,4%), por encima del resto (54,5%) y de los rezagados (49,6%).
El otro enemigo silencioso es la deuda técnica: para los líderes, el mayor obstáculo en infraestructura son las altas necesidades de mantenimiento (29,5%), mucho más que otros factores. En definitiva, muchas estrategias se estancan no por falta de ideas, sino por plataformas frágiles, herramientas desconectadas y controles inconsistentes que consumen recursos vitales y frenan la transición de piloto a producción.
Gobernanza y liderazgo: el auge del CAIO y la IA como disciplina organizacional
A medida que los sistemas se vuelven más autónomos, el informe señala una tendencia hacia una mayor estandarización: establecimiento de comités, roles y funciones para decidir y supervisar decisiones y artefactos (políticas, evaluaciones, auditorías). En las organizaciones líderes:
- 55,9% mantiene un modelo de gobernanza centralizado (frente a 37,6% en el resto).
- 56,2% cuenta con un comité ejecutivo dedicado a IA con patrocinio de nivel directivo y presencia de áreas como legal, seguridad y cumplimiento.
- 77,8% dispone de un Chief AI Officer (CAIO) dedicado.
El informe también destaca que el CAIO funciona como un coordinador clave: alinear inversión con resultados y tolerancia al riesgo, integrar la IA con observabilidad y disciplina de costos, y gestionar las implicaciones económicas y culturales.
La conclusión práctica: plataformas, no solo pilotos
El documento subraya una idea que en 2026 se ha convertido en criterio de madurez: una organización no puede escalar lo que no puede gobernar. En el lenguaje de tecnología, esto implica construir plataformas unificadas que permitan el enrutamiento de modelos, salvaguardas, registros, retención de datos, control de accesos y monitoreo constante de métricas como latencia, coste por inferencia o desviaciones de modelos y agentes.
En un entorno donde la IA generativa se ha masificado y la IA agéntica empieza a automatizar decisiones, la diferencia entre liderar o quedarse atrás ya no radica en “probar más”, sino en focalizarse en uno o dos dominios de alto valor y rediseñarlos completamente, respaldados por un gobierno robusto, infraestructura moderna y alianzas orientadas a resultados.
Preguntas frecuentes
¿Qué diferencia a una empresa “líder” en Inteligencia Artificial de una que solo realiza pilotos?
La madurez se refleja en tres indicadores clave: estrategia definida y alineada, operación escalable (incluyendo gobernanza y plataformas) y beneficios medibles. En el estudio, los líderes muestran tasas de crecimiento y márgenes mucho superiores, además de centralizar la gobernanza y profesionalizar roles como el CAIO.
¿Qué es la IA agéntica y por qué genera preocupación entre los responsables de tecnología y cumplimiento?
Son sistemas que no solo generan contenido, sino que ejecutan tareas y optimizan resultados en ciclos cerrados. Con mayor autonomía, crece la necesidad de supervisión, trazabilidad, evaluación continua, gestión de incidentes y control de costos.
¿Por qué en 2026 se habla mucho de IA soberana y privada?
Porque la ubicación y regulación de datos, además del control de infraestructura, se han convertido en decisiones estratégicas. La IA soberana se define por su conformidad con fronteras regulatorias y geopolíticas específicas, mientras que la IA privada responde a decisiones organizacionales basadas en sensibilidad, propiedad intelectual y eficiencia económica.
¿Cuál es el error más frecuente al intentar escalar la Inteligencia Artificial en una organización?
Subestimar la deuda técnica y la infraestructura: herramientas desconectadas, pipelines débiles, redes e identidades poco robustas y altos costos de mantenimiento que frenan la transición del piloto a la producción y que consumen recursos críticos.
vía: NTT Data Perú